【机器学习数学基础之矩阵03】线性回归

线性回归（最小二乘法）     一维模型：对于直角坐标系中一系列样本点（x,y），找到合适的a,b，使得f(x)=ax+b成立，并且f(x)～=y。实际上，线性回归的过程就是寻找a,b的过程，而判定最优解的方法就是寻找误差最小值，即：  。arg min是机器学习术语，表示让arg成立的min的值。     根据矩阵求导相关知识求出一维模型的解： 。     多维模型：对于一系列样本点（x，y）,

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